第175章 未来的投资（1/2）

（现在线）

茶室内的气氛，因文砚知一番关于教育的深刻洞见和二叔公毫不掩饰的激赏，已然发生了根本性的逆转。先前那些或明或暗的审视与挑剔，如冰雪消融，取而代之的是一种混杂着惊叹、钦佩与重新评估的复杂情绪。文砚知凭借其作为母亲的成功和教育理念的前瞻性，稳稳地立住了脚跟。

然而，对于苏家这样一个庞大的商业帝国而言，仅有教育上的成功，或许能赢得尊重，却未必能完全打消某些根植于利益层面的考量。尤其是在家族中，总有一些人，更习惯于用实实在在的商业价值和利益天平来衡量一切。

就在气氛趋于缓和，话题即将转向家常之际，一位坐在稍远处、一直沉默品茶的中年男子缓缓放下了茶杯。他是苏既望的堂兄苏既明，负责掌管苏氏旗下规模庞大的战略投资基金，以眼光犀利、作风务实、甚至有些冷酷功利着称，是家族中典型的“实利派”代表。他推了金丝眼镜，镜片后的目光锐利如鹰隼，直接投向文砚知，开口便带着商场谈判般的单刀直入，语气听似客气，却难掩其下的考较意味：

“砚知弟妹果然见识不凡，令人佩服。” 他先礼节性地肯定了一句，随即话锋一转，切入核心，“既然聊到教育理念和算法思维，我倒是想借此机会，请教一个更实际的问题。我们苏氏重工目前正推进智能化转型，但在高端精密部件的全球供应链优化上，遇到了瓶颈。传统的ERP和SCM系统，对多变量、长周期、突发性风险的动态预测和弹性调整能力，似乎已接近天花板，成本居高不下。不知以‘数理星空’在算法领域的专长，对此类问题，是否有过思考？或者，有什么高见？”

这个问题，极其专业，也极其刁钻。它直接指向苏氏集团核心业务当前面临的一个真实痛点，涉及复杂的工业物流、数据分析和风险建模。这已远非寒暄或育儿经的范畴，而是一场真刀真枪的商业能力测试。苏既明此举，意在探一探文砚知和她那“数理星空”的真正成色，看看她是否只是纸上谈兵，还是真有能匹配苏氏体量与难题的硬实力。

瞬间，所有人的目光再次聚焦于文砚知，连苏既望都微微蹙眉，看向堂兄的目光带上一丝不易察觉的冷意，但他没有出声干预，他相信文砚知。

文砚知面对这突如其来的、极具挑战性的专业拷问，脸上并未露出丝毫怯意或为难。她只是微微坐直了身体，之前谈论教育时的柔和悄然收敛，眼神瞬间变得专注而锐利，如同切换到了工作模式。她没有立刻给出答案，而是沉吟了片刻，指尖无意识地在茶杯边缘轻轻摩挲，似乎在脑海中快速调取、组织着相关的知识模块和解决方案框架。

几秒后，她抬起眼，目光平静地迎上苏既明审视的眼神，没有直接回答“是”或“否”，也没有泛泛而谈，而是以一种清晰、结构化、极具说服力的方式，现场勾勒起来：

“苏总这个问题提得非常核心。” 她先肯定了问题的重要性，随即切入正题，“传统供应链管理的确擅长处理结构化、确定性高的流程，但其瓶颈在于对‘不确定性’的量化和管理。‘数理星空’近期在研究的，正是将强化学习（Rert Learng）与多智能体模拟（Multi-agent Siution） 结合，应用于复杂动态系统的优化。”

她的话语速平稳，却每个术语都精准有力：“针对苏氏重工面临的困境，一个可能的思路是，不再将供应链视为一个需要精确规划的静态网络，而是将其建模为一个动态博弈环境。”

她伸出纤长的手指，在空气中虚点，仿佛在绘制思维导图：“将每一个关键供应商、物流节点、甚至市场需求波动，都视为一个具有自主学习和适应能力的智能体（Agent）。通过构建一个高保真的数字孪生模拟环境，让这些智能体在虚拟空间中，基于实时数据（如地缘政治、天气、市场价格、产能状态）进行无数次的博弈和试错，从而自发演化出在各种极端情景下的最优协同策略和弹性恢复方案。”

她稍微停顿，让概念沉淀，然后继续深入：“具体到技术层面，关键在于设计合理的奖励函数（Reward Fun）。不仅要考虑成本、时效这些传统KPI，更要赋予系统对‘韧性’、‘风险分散度’、‘恢复速度’等新型指标的追求。例如，系统会自主学习，如何在某个核心供应商突然断供时，最快速度调动备用资源，甚至激发供应链‘末端’的微小节点产生创新性的替代方案，而不是被动等待中央指令。”

她描绘的图景，已远远超出了简单优化现有系统的范畴，而是指向了一个能够自主进化、具备抗脆弱性的下一代智能供应链生态系统。这番阐述，不仅需要深厚的算法功底，更需要对制造业供应链有深刻的理解和前瞻性的视野。

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